广义线性模型结果解读 广义线性模型和一般线性模型的区别?
广义线性模型和一般线性模型的区别?
广义线性模型(GLM)。该模型以自变量的线性预测函数作为因变量的估计。在机器学习中,许多模型都是基于广义线性模型的,如传统的线性回归模型、最大熵模型、logistic回归模型、softmax回归模型等。广义线性模型GLM非常简单。例如,药物的疗效与其剂量有关。这种相关性可能是多种多样的,可能是简单的线性关系(服用一片退烧0.1度,服用两片退烧0.2度,以此类推;这种情况是一般的线性模型),也可能是更复杂的其他关系,如指数关系(一片退烧0.1度,两片退烧(0.4度)、对数关系等。这些复杂关系可以通过一系列数学变换转化为线性关系,统称为广义线性模。对于广义线性混合模型,GLMM更为复杂。GLM要求观测误差是随机的,而GLMM要求误差值不是随机的,而是分布的。例如,我们认为疗效可能与服药时间有关,但相关性并不是单纯的疗效随服药时间而变化。疗效随机波动的程度更可能与给药时间有关。比如早上10点,大家基本上都是半饱。此时,同样剂量的效果几乎相同。但到了中午,有的人还没吃饭,有的人吃饭了,有的人喝酒了,结果,酒和东西起反应,有的人喝醋,醋和东西起反应的方式就不同了。显然,中午吃饭会导致药物疗效的随机误差非常大。这种疗效随机误差(不是疗效本身)随时间而变化,并呈现一定的分布,因此必须采用广义线性混合模型。
统计专业需要考什么证书吗?
我自己的本科生和研究生都在学习统计学。之后的工作就是做数据分析和挖掘的相关工作。
还关注与统计相关的证书。总体而言,与统计相关的证书,如统计员证书、数据分析师和数据挖掘工程师,在行业中并不流行。
至于统计员证书,我真的觉得离实践不太近。
关于数据分析和认证,全国人大经济论坛上有一批人在工作,但似乎没有成功。没有官方承认。
至于注册会计师、特许金融分析师、精算师等,与统计行业有着深厚的关系确实很难。
就我个人而言,我不认为统计专业需要根据目前的就业情况进行测试。当然,如果参加考试,肯定会增加就业的砝码。
如果你真的想增加这个专业的权重,我建议你好好学习统计学专业的基础理论:
A.描述性统计分析
B.推断统计(抽样分布、参数估计、假设检验)
C.实验设计和方差分析
D.多元分析(聚类分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析等)
如统计模型(广义线性模型)、混合效应模型、ARMA、arch等)
F.了解统计模型与算法模型的区别
29岁想学python,有哪些建议?
学习python与年龄无关。去年,我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中,我学过几种语言,包括C、C、PHP和python。
就学习内容而言,我认为学习一门语言主要包括两个方面:
1)语言本身的语法,其实内容很少
2)与语言相关的系统库和第三方库,内容多,难度大
另外,我的经验是如何学好一门语言的实践,实践包括两个方面:
1)阅读更多的代码,你可以看到更好的开源项目,如openstack或Django等。
2)编写更多的代码。如果你的工作中有项目,如果没有,你可以写一些小项目。例如,开发一个python版本的redis。
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